怎么在Windows上安装Rstudio软件_百度经验
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百度经验:Rstudio是R语言的集成编译环境，在R里面可以进行代码的保存，程序的安装，输出图形等等的工作。但是如果我们使用Rstudio，代码的编辑效率会大大的提升，而且语法错误也会少很多，所以笔者这里就分享给大家怎么在Windows上安装Rstudio软件。百度经验:windows 7操作系统R语言百度经验:1首先笔者想要提醒大家的是：安装Rstudio之前，一定要先安装好R在电脑上。R安装好之后，我们搜索“Rstudio”官方网站，找到“DOWNLOAD”。2点击“DOWNLOAD”之后，这里就会出现很多的版本供大家选择。我们可以看到有一些是要付费的，但是我们初学者来说的话，直接选择笔者标记的那一个免费版本就可以了。3点击下载免费版本，这里会再次提醒大家，安装安装Rstudio之前，一定要先安装好R在电脑上，如果确定已经安装好R，那么我们就可以选择安装的版本，如下图。4然后就可以开始下载了，我们选择的Rstudio大小是84兆，笔者直接下载到桌面。下载好之后，就能够在桌面找到如下图所示的图标，然后双击开始安装过程。5连续两次点击“下一步”之后，就会看到如下图所示的界面，点击“install”。6接着就是正式开始安装程序了，这里需要等待一段时间，完成安装之后，会有提示，如下图。7最后在所有程序中，找到“Rstudio”，双击打开这个程序，就会看到如下图所示的界面，这就表示我们安装成功了，可以使用了。END百度经验:eclipse软件也是可以作为R语言的编译软件，所以也是一个选择。经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。作者声明：本篇经验系本人依照真实经历原创，未经许可，谢绝转载。投票(1)已投票(1)有得(0)我有疑问(0)◆◆说说为什么给这篇经验投票吧！我为什么投票...你还可以输入500字◆◆只有签约作者及以上等级才可发有得&你还可以输入1000字◆◆如对这篇经验有疑问，可反馈给作者，经验作者会尽力为您解决！你还可以输入500字相关经验1948451热门杂志第3期人生知识达人职场秘诀963次分享第1期实现创业梦想1414次分享第1期轻松理财手册618次分享第2期晋升攻坚战395次分享第1期如何用互联网理财454次分享◆请扫描分享到朋友圈如何高效地使用RStudio？ - 知乎264被浏览20152分享邀请回答docker pull /7harryprince/sparkr-rstudio
docker run -d -p
/7harryprince/sparkr-rstudio
这样在你的电脑的8787端口就可以访问到rstudio的登陆界面了。第二步：初始化 RStudio 账号接着，我们需要初始化一个rstudio的账号docker exec -it container-id /bin/bash
adduser harryzhu # 设置新用户名
passwd harryzhu # 设置该用户的密码
mkdir /home/harryzhu # 初始化工作空间
chmod -R harryzhu /home/harryzhu # 给工作空间赋权
第三步：安装 git然后，我们进入rstudio的服务器，我们打算引入git版本控制sudo apt-get install git-core
第四步：解决 ssh 的认证问题使用 git 的过程可能遇到SSL certificate problem。对于ssh的问题，我们可以选择建立一个ssh认证的key，也可以在git中设置为忽略。生成一个key：$ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'.
连续按下回车，跳过密码设置显示秘钥信息：sudo cat /root/.ssh/id_rsa.pub
如果没有ssh认证的需求，也可以选择忽略:git config --global http.sslVerify false
第五步：在 RStudio Server 中配置Git在最上方的菜单栏中可以选择Project Options。接着填写配置。第六步：克隆 Git 项目到本地Git 功能已经集成在 RStudio-Server 中了，在新建项目时可以选择新建一个Version Control 的 Git 项目。大功告成！参考资料---------------------------------------------------------------------------------------------------------------概述本文根据
的教程资源对Rstudio流的R语言教程做一个汇总，可以看到Rstudio对统计报告的Web化和工程化做了大量贡献。感谢Rstudio的众多工程师在开源的道路上的贡献！谢溢辉：LaTex/Word的统计报告大逃亡之Rmarkdown生态在可交互、可复用的统计报告中，谢溢辉将介绍一众R包，包括 knitr、rmarkdown、htmlwidgets、DT、leaflet以及shiny。快速标准的论文书写# $something$ 或者 $$something$$ 可以解决数学公式的问题
# 利用 bib 文件和[@something] 可以解决引用的问题
# 同样的，你也可以根据一些机构要求引入标准的模板。
屏蔽源码# ```{r echo=F}屏蔽源代码
# ```{r, fig.width=5, fig.height=4} 设置配图大小
代码段内存共享利用cache选项复用代码和数据Sys.sleep(5)
输出其他语言代码利用engine选项选择代码引擎，驱动python、R、scala、Rcpp、bash、perl、node等x = 'hello, python
print(x.split(' '))
交互式文档利用yaml配置中的runtime选项---
author: Harry Zhu
output: html_document
runtime: shiny
同理，你也可以选择输出slide、pdf或者word，你甚至可以给html定制一个css皮肤。在我看来，rmarkdown是一款超越Zeppelin和iPython notebook的产品。最总要的意义在于，学术工作者和工程师们不仅仅可以摆脱格式对创作的束缚专注于代码和文档，更是随意输出pdf、slide、html、word、latex等多种格式，形成强有力的跨界冲击。谢溢辉本人有超过10年以上的LaTex使用经验，他的rmarkdown和knitr造福了一代学术工作者，显然LaTex和Word的体系在这种降维攻击下已经摇摇欲坠。Hadley Wickham：R与大数据共舞R是一门为小数据探索和开发设计的语言,但在生产中R和大数据在一起还能发挥作用吗? 我们定义数据量大于单机内存的数据为大数据。让我们对比一下大数据与小数据的生命周期。一个小数据分析项目的生命周期：阐明：熟悉数据、模板解决方案开发：创建有效模型产品化：自动化与集成发布：社会化一个大数据分析项目的生命周期：切片：抽取部分数据阐明：熟悉数据、模板解决方案开发：创建有效模型扩展：使用到整个数据集产品化：自动化与集成发布：社会化dplyr与数据读取PackageDBMSsrc_sqlite()SQLitesrc_mysqlMySQLsrc_postgresPostgreSQLlibrary(bigquery) src_bigquery()Google BigQuery显示SQLshow_query(clean)
中间缓存collapse()返回正在处理的结果# 抽取 1% 的训练数据
random &- clean %&%
mutate(x = random()) %&%
collapse() %&%
filter(x &= 0.01) %&%
select(-x) %&%
数据存储copy_to() 根据本地的data frame 在数据库创建一个表# air为connection名称，query5为data frame，"gains"为表名
copy_to(air, query5, name = "gains")
# 关闭连接
# 垃圾收集器
Hadley Wickham:ETL本节将讨论一个有效的数据分析/数据科学问题框架，包括：数据读取 readr/httr/DBI数据清洗 tidyr/jsonlite数据处理 dplyr/rlist数据可视化 ggplot2/ggvis数据建模 broombroom：快速分析install.packages("broom")
# 查看相关例子
browseVignettes(package="broom")
Hadley Wickham是RStudio的首席科学家，并兼任统计莱斯大学的兼职教授。他将一一介绍他认为你应该知道的各种R包,并概述大数据和R,但主要是解释为什么他相信你不应该担心大数据的问题。garrettgman:packrat与虚拟化技术你是否有过这样与人合作开发的经历：在自己机器上运行完美的R代码，复制到另外一台同事的机器上运行就有很多R包需要重新安装，有的R包甚至依赖于不同的版本？现在，在不使用Docker或Vagrant等全局虚拟化技术的条件下，只需要运用packrat包，就可以保证你的R项目的依赖问题被很好的解决，一次运行，到处运行。if(!require(packrat)){install.packages("packrat")}
getOption("repos") # 显示代码镜像源
packrat:: bundle() # 打包当前环境并虚拟化
packrat:: unbundle(bundle="xxx.tar.gz",where=".") # 加载已经打包过的环境
packrat::opts$local.repos("~/R") # 设置本地repos为路径
packrat::install_local("pryr") # 从本地安装
Hadley Wickham:Git与团队协作团队协作:利用Git 和 GitHub，你可以很轻松的与人协作，你不再需要用邮件附件来备份文档，或者在Dropbox上为争夺编辑权限而争吵。相反，你可以独立工作，最后只需要合并你们的成果就可以。版本控制: Git 在我们制造重大错误时都允许我们回滚到之前的任意时间点。我们也可以回顾我们之前所做的一起历史记录，跟踪bug的形成过程。作为分享主义者(sharism)，本人所有互联网发布的图文均遵从CC版权，转载请保留作者信息并注明作者 Harry Zhu 的 FinanceR专栏:，如果涉及源代码请注明GitHub地址：。微信号: harryzhustudio商业使用请联系作者。351 条评论分享收藏感谢收起RStudio v1.0.143 小版本更新
RStudio v1.0.143 小版本更新了。详细更改日志如下：R 3.4 SupportSupport for debugging code in R 3.4.0Support for graphical output in R 3.4.0Bug FixesFix bug in macOS 10.12.4 with input of extended charactersFix bug causing R Notebook chunk temporary folder errorsFix scroll jump when clicking on the Console pane in newer versions of ChromeFix errors when printing data frames containing datesServer Pro: Fix issue with collaborative editing when owner’s session is suspendedMiscellaneousEnvironment pane support for&&objects
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本文标题：RStudio v1.0.143 小版本更新
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